私と型システムとポエム
最近巷では俄に型システムについての言及が増え、型システムポエマーが増えてる気がするので自分もその時流に乗りたい。 完全にポエムだけどなんかあったら随時指摘ください。直します。 TL;DR 言いたいことはまとめると次 型システムは程度問題なのでちょうどいいところを探すべき 型は万能でも強さが正義でもない(だから未だに研究されてる) よく知りもしないくせに計算機科学を侮辱するのはやめろ 予防線 あくまでポエムですので中身はないです 私は型理論専攻で学位はとったものの研究者ではないのであまり信用しすぎないように 型システムの過去 型システムは大まかに次のような利点があるとされてきた(個人的主観) 「異常」なプログラムを検出する仕組み 静的解析による分かりやすいエラーメッセージ 型そのもののドキュメント性 IDEでのcompletionに貢献 最適化に貢献 (数学に正しく裏打ちされたsemanti
F*(F Star)の複雑な型システムの何が嬉しいのか？ - Amosapientiam
マイクロソフトが開発中のF* という依存型プログラミング言語を少し触ってみました。 この言語には強力で複雑な型システムが組み込まれています。 現状、依存型言語は世間にはあまり広まっていませんので F*とは？ 複雑な型ってなんだろう？ 複雑な型システムを組み込んで何が嬉しいんだろう？ 何が嬉しくないんだろう？ と疑問をお持ちになる方も多いだろうと思います。 この記事ではF*で使われている複雑な型の一部と、複雑な型を持つことの利点・欠点の一部を述べ、それを簡単なコード例を通じて体感してみます。 疑問に対する答え F*とは？ マイクロソフトと Inria が開発中のプログラミング言語です。 依存型や monadic effect などが組み込まれており、複雑な仕様が型で表現できます。構文は OCaml や F#などのML系関数型言語に似ています。 詳しくは下記のリンクたちを参照。 F* (プログ
Visualizing the Loss Landscape of Neural Nets
Neural network training relies on our ability to find "good" minimizers of highly non-convex loss functions. It is well-known that certain network architecture designs (e.g., skip connections) produce loss functions that train easier, and well-chosen training parameters (batch size, learning rate, optimizer) produce minimizers that generalize better. However, the reasons for these differences, and
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
http://presentations.cocodataset.org/Places17-GMRI.pdf
